Acknowledgement
이 논문은 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행한 연구임(2020-0-01389, 인공지능융합연구센터지원(인하대학교)). 이 논문은 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행한 연구임(과제번호 SRFCIT1702-54).
RGBD 영상은 다양한 3 차원 비전 연구에서 유용하게 사용되며 고품질 RGBD 영상을 취득하기 위한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 영상 생성 연구들은 주로 좁은 FoV(Field of View) 영상을 사용하여서 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 정보를 생성한다. 본 논문에서는 기존의 좁은 FoV 영상으로부터 360 도 전방향 RGBD 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4 장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV 를 추정하고, 360 도 RGBD 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 네트워크이다. 360 도 영상의 특징을 반영하도록 설계하여서 개선된 성능을 보인다.
이 논문은 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행한 연구임(2020-0-01389, 인공지능융합연구센터지원(인하대학교)). 이 논문은 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행한 연구임(과제번호 SRFCIT1702-54).